换一批辅助生殖技术中妊娠结局预测模型的研究进展
Research Progress on Clinical Prediction Models for Pregnancy Outcomes in Assisted Reproductive Technology
摘要辅助生殖技术(assisted reproductive technology,ART)妊娠结局受多种因素影响,而传统基于临床经验的评估方式存在主观性和不准确性,临床预测模型(clinical prediction model,CPM)通过综合分析多模态变量因子可提高评估的准确性和治疗安全性,有助于实现精准医疗.目前,基于多样化算法构建了多种预测妊娠结局的CPM,不仅包括传统的逻辑回归算法,还扩展到新型的非线性机器学习算法,如随机森林、神经网络和深度学习算法.最新临床研究进展表明,基于多样化算法构建的CPM在ART领域预测妊娠结局方面展现出较高的准确性和实际应用潜力.进一步研究可以通过收集更多样化和具有代表性的临床数据、优化模型算法、开展多中心合作、提升CPM的泛化能力,构建更准确可靠的CPM.
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关键词
生殖技术,辅助妊娠结局逻辑回归机器学习临床预测模型Reproductive techniques,assistedPregnancy outcomeLogistic regressionMachine learningClinical prediction model
栏目名称
DOI
10.12280/gjszjk.20240449
发布时间
2025-02-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（82274570）
天津市卫生健康委员会中医中西医结合科研课题（2023126）
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